Pandas 将问题替换为数据帧

我通过从csv读取数据帧来创建数据帧。我过滤了时间戳，得到了一个新的dataframe副本，试图用新的dataframe替换2019年到2018年，但它不起作用。为什么?

ranks = pd.read_csv("/tmp_file.csv")
print(ranks)
mask=(ranks["Date/Time"] > pd.Timestamp(start_time)) & (ranks["Date/Time"] < pd.Timestamp(end_time)) & (ranks["Op/sc"]>100) 
df = ranks.loc[mask]
print(df)
df.replace(regex=r'2019.*$', value='2018', inplace=True) 
print(df)

df

更换后的df

             Date/Time       Rank  Op/sc
25    2019-03-18 03:14:12     0    160
26    2019-03-18 03:14:27     0    103
27    2019-03-18 03:14:42     0    129
32    2019-03-18 03:15:57     0    119

---

您需要先将列

日期/时间

转换为日期时间：

ranks = pd.read_csv("/tmp_file.csv", parse_dates=['Date/Time'])

然后，不需要将字符串转换为

时间戳

：

mask=(ranks["Date/Time"] > start_time) & (ranks["Date/Time"] < end_time) & (ranks["Op/sc"]>100)
df = ranks[mask].copy()

df["Date/Time"] = df["Date/Time"] - pd.offsets.DateOffset(years=1)

如果所有年份均为

2019

则无需过滤：

mask=(ranks["Date/Time"] > start_time) & (ranks["Date/Time"] < end_time) & (ranks["Op/sc"]>100)
df = ranks[mask].copy()

df["Date/Time"] = df["Date/Time"] - pd.offsets.DateOffset(years=1)

编辑：

---

您需要先将列

日期/时间

转换为日期时间：

ranks = pd.read_csv("/tmp_file.csv", parse_dates=['Date/Time'])

然后，不需要将字符串转换为

时间戳

：

mask=(ranks["Date/Time"] > start_time) & (ranks["Date/Time"] < end_time) & (ranks["Op/sc"]>100)
df = ranks[mask].copy()

df["Date/Time"] = df["Date/Time"] - pd.offsets.DateOffset(years=1)

如果所有年份均为

2019

则无需过滤：

mask=(ranks["Date/Time"] > start_time) & (ranks["Date/Time"] < end_time) & (ranks["Op/sc"]>100)
df = ranks[mask].copy()

df["Date/Time"] = df["Date/Time"] - pd.offsets.DateOffset(years=1)

编辑：

---

try:df['Date/Time']=df['Date/Time']+pd.DateOffset（years=1）@GustavoGradvohl-我想Op需要减法，答案被编辑了。谢谢你的想法。对不起，我想我误导了你，我的目的是将时间戳列替换为一个特定的列。@Ping-你能解释更多吗？您是否需要将所有datetimwes替换为年份

2019

到值

2018

？比如

mask1=df[“日期/时间”].dt.year==2019

和

df.loc[mask1，“日期/时间”]=2018

？但随后会得到混合值-datetimes和integers@Ping-是的，这是预期的，因为您的代码将替换字符串，而不是日期时间。try:df['Date/Time']=df['Date/Time']+pd.DateOffset（years=1）@GustavoGradvohl-我认为Op需要减法，答案已编辑。谢谢你的想法。对不起，我想我误导了你，我的目的是将时间戳列替换为一个特定的列。@Ping-你能解释更多吗？您是否需要将所有datetimwes替换为年份

2019

到值

2018

？比如

mask1=df[“日期/时间”].dt.year==2019

和

df.loc[mask1，“日期/时间”]=2018

？但随后会得到混合值-datetimes和integers@Ping-是的，这是预期的，因为您的代码将替换字符串，而不是日期时间。